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申请/专利权人：华北电力大学;国网四川省电力公司信息通信公司

摘要：本发明公开了基于电力线载波的低碳园区群拓扑预测和授时方法及系统，利用电力线载波收集低碳园区拓扑间特征数据、电力线载波授时数据包历史授时时延以及误差数据，通过反向传播BackPropagation，BP神经网络准确预测低碳智慧园区群监测终端拓扑邻接关系。基于监测终端拓扑邻接关系，采用同步组博弈对授时数据包路径选择决策进行优化，进一步通过电力线载波为园区内部监测终端及电气设备授时，实现低碳智慧园区群的高精度低时延广覆盖时间同步。

主权项：1.基于电力线载波的低碳园区群拓扑预测和授时方法，其特征在于，所述方法包括：通过分析智慧园区群中智能网关和监测终端的实际分布情况及精准授时信息数据包，构建电力线载波授时系统模型；所述分析智慧园区群中智能网关和监测终端的实际分布情况及精准授时信息数据包，具体为：分析智慧园区群中智能网关和监测终端的实际分布情况，确定集合并表示为S＝{s0,s1,...,si,...,sI}，其中s0表示智能网关，s1，si和sI分别表示第1、i、I个监测终端；若园区的监测终端连接拓扑未知，则共考虑R轮授时过程，确定集合并表示为R＝{1,...,r,...,R}，其中1、r、R分别表示第1、r、R轮授时；分析精准授时信息数据包，确定si为数据包发送端，为数据包接收端；把数据包路径选择指示变量用二进制变量表示，其中，表示第r轮授时中从si接收数据包，否则确定二进制变量为智能网关以及各监测终端间的拓扑连接指示变量，把表示为si与连接，否则基于电力线载波授时系统模型，在信干噪比约束下，通过优化电力线载波授时数据包的路径选择策略，构建优化问题；获取低碳智慧园区数据库中存储的历史拓扑信息和电力线载波实时监测数据，进行监测终端拓扑情况预测，得到监测终端拓扑邻接关系；基于电力线载波实时监测数据中的监测终端间的信干噪比、监测终端拓扑邻接关系和构建的优化问题，利用同步组博弈算法对授时信息数据包路径的决策进行优化，得到最优授时决策结果，所述决策结果实现园区群监测终端以及电气设备的时间同步；所述电力线载波授时系统模型包括：电力线载波授时数据包传输模型、授时时延模型和累计授时误差模型；构建所述电力线载波授时数据包传输模型，具体为：考虑低碳智慧园区复杂电磁环境及噪声干扰，基于正交频分复用技术实现电力线载波授时数据包的传输，第r轮授时从si接收数据包的速率为： 其中，为二进制变量，Ns为OFDM符号传输速率，为传输功率，表示路径增益；其中，及σ0分别为路径频率响应、电磁干扰及高斯白噪声功率；表示信干噪比间隙，即抵抗信干噪比衰落的能力；其中，Pe表示目标误码率，Q-1x表示的反函数；构建所述授时时延模型；具体为：将每轮授时划分为若干个长度为τ的时隙，每个时隙开始时，si开始向连接的传输电力线载波授时数据包；在低碳智慧园区监测终端拓扑的多跳传输中，第r轮授时接收数据包的时延由发送端si接收数据包的时延和从si接收数据包的单跳传输时延两部分组成，表示为： 其中，表示在第r轮授时时，节点接收来自节点si的数据包的总时延，表示si接收数据包所经历的时隙数，为从si接收数据包的单跳传输时延，表示为： 其中，Ur表示第r轮授时数据包的大小，表示授时数据包传输速率；构建所述累计授时误差模型，具体为：确定第r轮接收数据包的累积授时误差为： 其中，为二进制变量，为第r轮授时从si接收数据包的累积授时误差，即： 其中，表示第r轮授时从si接收数据包形成的单跳授时误差，服从误差均值为α，标准差为β的正态分布，即为第r轮授时si接收数据包的累积授时误差。

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